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Ner English Fast

由flair開發
Flair自帶的英文快速4類命名實體識別模型,基於Flair嵌入和LSTM-CRF架構,在CoNLL-03數據集上達到92.92的F1分數。
下載量 978.01k
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

該模型用於英文文本中的命名實體識別,可識別人物、地點、組織機構和其他名稱四類實體。

模型特點

快速推理
模型經過優化,提供快速的命名實體識別能力
高準確率
在CoNLL-03數據集上達到92.92的F1分數
多類型識別
可同時識別人物、地點、組織機構和其他名稱四類實體

模型能力

英文文本命名實體識別
序列標註
實體分類

使用案例

信息提取
新聞文本分析
從新聞文本中提取人物、地點和組織機構信息
準確識別文本中的命名實體及其類別
文檔處理
處理法律或商業文檔中的命名實體
自動標註文檔中的關鍵實體信息
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